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Enregistrement W2210724628 · doi:10.3390/s151229910

Focusing Bistatic FMCW SAR Signal by Range Migration Algorithm Based on Fresnel Approximation

2015· article· en· W2210724628 sur OpenAlexafffund
Yake Li, Siu O’Young

Notice bibliographique

RevueSensors · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced SAR Imaging Techniques
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesMemorial University of Newfoundland
Mots-clésBistatic radarContinuous-wave radarSynthetic aperture radarComputer scienceRadar imagingTransmitterInverse synthetic aperture radarAlgorithmRemote sensingRadarElectronic engineeringChannel (broadcasting)Computer visionTelecommunicationsGeologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Frequency modulated continuous wave (FMCW) technique has recently been employed by synthetic aperture radar (SAR) to decrease the radar cost and volume. However, the operation range is limited by the direct energy leakage from the transmitting channel to receiving channel due to the operation principle of FMCW technique. Bistatic configuration is an efficient way to increase the isolation between the transmitter and receiver, which could significantly increase the radar standoff range. A bistatic FMCW SAR spectrum model is proposed by using the Fresnel approximation in this paper. This model is similar to that of a monostatic FMCW SAR spectrum, which allows the existing imaging algorithms to be used on bistatic image processing. Based on the new model and the characteristics of FMCW signal, a modified range migration algorithm (RMA) for FMCW SAR is proposed to focus the image, which requires less memory and computational load than the traditional RMA. Point-target simulation is used to verify the proposed spectral model and real data processing verified the effectiveness of the proposed RMA.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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